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压缩感知技术可以用来实现对非合作宽带信号的欠采样快速处理。宽带脉冲压缩雷达能够有效解决雷达探测距离和距离分辨力的矛盾,在探测领域得到了广泛应用,为实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的快速欠采样接收处理,本文首先开展了信号稀疏分解与重构算法研究,通过对贪婪算法、凸松弛类算法、组合类算法三大算法进行对比分析,选用了运行速度快且重构精度高的正交匹配追踪(OMP)算法针对非合作宽带脉冲压缩雷达信号进行压缩感知仿真分析。仿真结果表明:在一定信噪比条件下,OMP算法完全能够实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的欠采样和信号重构,从而实现了对非合作宽带雷达信号的欠采样处理,为处理非合作超宽带雷达信号提供了很好的理论指导。 相似文献
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目前,超宽带(UWB)技术是受到高度重视的一种短距离高速率的无线通信技术,在军事、雷达定位、灾害救援、测距及通信等领域均所应用。然而,由于频谱资源更加珍贵的条件下,使得超宽带无线通信技术的地位越来越重要。脉冲超宽带是其最为经典的实现方式,将压缩感知技术应用到脉冲超宽带中,可有效降低接收机的采样率,具有重要实践意义。 相似文献
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信号检测是压缩感知理论研究的重要内容。针对当前压缩感知信号检测算法没有充分利用稀疏系数幅值和位置信息的不足,提出了一种新的检测算法。该算法首先引入归一化残差变量,有效克服了稀疏系数幅值波动大的缺点;然后,利用不同测量矩阵确定的稀疏系数位置信息,基于正交匹配追踪( OMP)算法实现目标信号检测。实验结果表明,算法的检测性能随着信噪比的提高而增强,且与压缩比负相关,运算复杂度较正交匹配追踪算法和仅利用稀疏系数位置信息的算法相当但检测性能分别提高了4 dB和1 dB。 相似文献
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超宽带信号实时脉冲压缩的工程实现方法 总被引:5,自引:2,他引:3
超宽带雷达具有极高的分辨率,已成为一种新的探测目标工具。由于其信号带宽宽,对回波信号进行实时脉冲压缩处理是个技术难点。本文介绍了以通用数字信号处理模块为硬件平台,采用全去斜的脉冲压缩处理方法和并行处理技术来实现超宽带信号的实时脉冲压缩处理。 相似文献
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以多重信号分类(Multrple Signal Classification,MUSIC)算法为代表的现代空间谱估计方法,估计的信源数受限于阵列形式,并且需要的采样数据量巨大.文章从压缩感知的基础理论出发,利用目标信号空间分布的稀疏性,建立了基于压缩感知的阵列信号空间谱估计模型.利用压缩感知方法,可以使用较少的阵元数对空间信号进行采样测量,并准确重构信号.相比传统的MUSIC空间谱估计算法,该方法所需阵元数少,采样数据量小,并且能同时进行信号强度和角度的估计.所提方法对推动压缩感知理论在阵列信号空间谱估计中的应用具有一定意义. 相似文献
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基于压缩感知理论的图像重构技术 总被引:4,自引:0,他引:4
通过CS理论在工程应用上典型的正交匹配追踪算法,实现了一维信号和二维图像的精确重构,针对该方法中出现对整幅图像进行采样计算时需要大量的观测矩阵存储空间,并且重构过程中耗费了大量的时间等问题,提出了一种基于OMP算法的改进方案,将图像进行分块压缩感知。通过实验分析,以上问题得到了解决,重构图像的质量在没有增加计算复杂度的前提下也得到了提高。 相似文献
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由于压缩感知理论用于LFM雷达中要预先给出信号稀疏度,提出了自适应正交匹配追踪算法(AOMP),该方法可用于处理LFM雷达回波信号。在稀疏度即目标数目未知时,由不同发射信号通过延时进而相加来构造冗余字典。AOMP算法是依据残差之差的相对能量小于设定的停止门限来自适应终止稀疏分解过程。理论分析和仿真结果表明,存在噪声时,AOMP算法优于OMP算法,明显提高重构算法的重建概率。当回波信号的距离分辨率匹配字典的距离分辨率,冗余字典结合AOMP算法可有效处理LFM雷达回波信号,具有广泛的应用价值。 相似文献
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压缩感知相移数字全息术 总被引:1,自引:0,他引:1
相移数字全息图用传统数字再现可以消除零级像与共轭像,但数字全息术记录的全息图及数字再现像的分辨率被CCD的分辨率所限制.将新兴的压缩感知算法用于数字全息图的稀疏重建,以实现由部分全息图数据得到高分辨率再现像.分析了压缩感知用于重建数字相移全息图的原理,并利用该算法对计算机模拟的相移全息图进行了重建.结果表明,压缩感知算法能够对数字全息图稀疏重建,利用50%的部分全息图数据重建出了较高质量的再现像,并消除了零级像和共轭像.当选用合适的观测器如数字微反射镜器件或随机位相片实现随机观测矩阵时,可以实现单像素成像,从而突破记录全息图CCD分辨率的限制. 相似文献
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设计了一种基于压缩感知(compressive sensing, CS)技术的双向中继信道(two-way relay channels, TWRC)估计方法,并具体采用正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit, OMP)对OFDM系统下的信道脉冲响应进行估计。双向中继信道往往呈现出稀疏多径结构,这种结构会随着信号空间维数的增大而越加明显。传统的线性估计方法没有考虑到TWRC的潜在稀疏性,因而导致了对关键通信资源的过度使用。而基于CS的TWRC估计方法能够很好地利用这种传输信道的稀疏多径结构,与传统线性估计方法相比,在获得同样估计性能的前提下,需要的训练序列长度大大减少,有效地提高了频谱、能量等资源利用率。同时,所采用的OMP算法的时间复杂度主要依赖于信道稀疏度,因此计算效率往往比传统的方法高。仿真也证实了基于CS的TWRC估计算法的优越性。 相似文献
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以进一步提高前视SAR成像的分辨率为目的,提出了一种基于压缩感知的前视SAR成像算法。前视SAR是一种可以实现对飞行路线正前方的区域进行成像的工作模式,通过分析德国宇航局提出的前视SAR系统——视景增强的新型区域成像雷达(SIREV)可知,由于SIREV系统天线长度的限制,使得等效的合成孔径长度较短,从而导致成像的分辨率较低。而基于压缩感知的前视SAR成像算法可以在方位向等效得到一个较长的虚拟天线,因此可以在同样长度天线的情况下获得更高的成像分辨率。仿真结果表明,该方法可以实现对点目标、分布目标和面目标的成像,并且提高了成像的分辨率。 相似文献
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压缩感知理论依据信号的稀疏性质进行压缩测量,将信号的获取方式从对信号的采样上升为对信息的感知,是信号处理领域的一场革命。本文提出一种基于非确定基字典(Uncertainty Basis Dictionary, UBD)对语音信号进行稀疏表示的方法,将压缩感知理论应用于对语音信号稀疏表示的压缩,并提出了基于求解线性规划问题的方法重构语音信号的算法。通过语音识别、话者识别和情感识别实验,从面向内容分析的角度,研究这种基于压缩感知理论的信息感知方法是否保留了语音信号的主要内容。实验结果表明,语音识别、话者识别和情感识别的准确率,与目前这些领域研究方法得到的结果基本一致,说明基于压缩感知理论的信息感知方法能够很好地获取语音信号的语义、话者和情感方面的信息。 相似文献